音频文件重采样 - python 实现

在处理音频文件的时候,经常会将原音频进行统一的重采样处理,设置为相同的采样率,本示例,就是将44100采样率的音频,重采样为16000.

安装对应的python 库:librosa 和 soundfile.

python 复制代码
pip install soundfile
pip install librosa

示例中用到的音频文件下载地址:【免费】音频文件重采样-python实现-示例音频资源-CSDN文库

具体代码实现如下:

python 复制代码
# -*- encoding: utf-8 -*-
import librosa
import soundfile as sf

# 音频重采样
def resample_audio(input_path, output_path, new_sample_rate):
    # 读取:音频文件
    signal, sr = librosa.load(input_path, sr=None)
    print("原采样率 sr:{}".format(sr))
    print("目标采样率 sr:{}".format(new_sample_rate))
    # 重新采样
    new_signal = librosa.resample(signal, orig_sr = sr, target_sr = new_sample_rate)
    #保存为新的音频文件
    sf.write(output_path, new_signal, new_sample_rate)
if __name__ == '__main__':
    # input_path = 'test_44100.mp3'
    input_path = 'test_44100.wav'

    new_sample_rate = 16000 # 16000
    output_path = 'out_{}.wav'.format(new_sample_rate)
    print("原文件:{}".format(input_path))
    resample_audio(input_path, output_path, new_sample_rate)
    print('文件已保存到 {}'.format(output_path))

log 如下:

python 复制代码
原文件: test_44100.wav
原采样率 sr: 44100
目标采样率 sr: 16000
文件已保存到 out_16000.wav

助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

相关推荐
0思必得021 小时前
[Web自动化] HTML元素的定位(Xpath)
前端·python·自动化·html·web自动化
小猪咪piggy21 小时前
【算法】leetcode 100 二叉树
数据结构·算法·leetcode
Bdygsl21 小时前
数字图像处理总结 Day 6 —— 图像分割与彩色图像处理
图像处理·人工智能·计算机视觉
许小禾上学记21 小时前
学习笔记 |【PPO × Family】第一课:开启决策 AI 探索之旅
人工智能·笔记·学习
橘颂TA21 小时前
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——排序数组
算法·leetcode·动态规划
java1234_小锋21 小时前
Transformer 大语言模型(LLM)基石 - Transformer架构详解 - 位置编码(Positional Encoding)详解与算法实现
深度学习·语言模型·transformer
C雨后彩虹21 小时前
数组二叉树
java·数据结构·算法·华为·面试
serve the people21 小时前
TensorFlow 不规则张量(RaggedTensor)的两种核心构造方式
人工智能·tensorflow·neo4j
美狐美颜sdk21 小时前
直播美颜sdk架构解析:算法、渲染、端侧优化三大模块
人工智能·美颜sdk·直播美颜sdk·第三方美颜sdk·人脸美型sdk
算法如诗21 小时前
**智能建模算法(GA-ELM)**与**多目标优化算法(NSGA-Ⅱ)** 相结合,用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题
算法